Time-course transcriptomic analysis of Petunia ×hybrida leaves under water deficit stress using RNA sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Water deficit limits plant growth and development, resulting in quality loss of horticultural crops. However, there is limited information on gene regulation and signaling pathways related to water deficit stress response at multiple time points. The objective of this research was to investigate global gene expression patterns under water deficit stress to provide an insight into how petunia (Petunia ×hybrida 'Mitchell Diploid') responded in the process of stress. Nine-week-old petunias were irrigated daily or placed under water stress by withholding water. Stressed plants reduced stomatal conductance after five days of water deficit, indicating they perceived stress and initiated stress response mechanisms. To analyze transcriptomic changes at the early stage of water deficit, leaf tissue samples were collected 1, 3, and 5 days after water was withheld for RNA sequencing. Under water deficit stress, 154, 3611, and 980 genes were upregulated and 41, 2806, and 253 genes were downregulated on day 1, 3, and 5, respectively. Gene Ontology analysis revealed that redox homeostasis processes through sulfur and glutathione metabolism pathways, and hormone signal transduction, especially abscisic acid and ethylene, were enriched under water deficit stress. Thirty-four transcription factor families were identified, including members of AP2/ERF, NAC, MYB-related, C2H2, and bZIP families, and TFs in AP2/ERF family was the most abundant in petunia. Interestingly, only one member of GRFs was upregulated on day 1, while most of TFs were differentially expressed on day 3 and/or 5. The transcriptome data from this research will provide valuable molecular resources for understanding the early stages of water stress-responsive networks as well as engineering petunia with enhanced water stress tolerance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».